决策树（decision tree）：是一种基本的分类与回归方法，主要讨论分类的决策树。
在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，可以认为是if-then的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。
决策树通常有三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。
用决策树分类：从根节点开始，对实例的某一特征进行测试，根据测试结果将实例分配到其子节点，此时每个子节点对应着该特征的一个取值，如此递归的对实例进行测试并分配，直到到达叶节点，最后将实例分到叶节点的类中。
决策树学习的目标：根据给定的训练数据集构建一个决策树模型，使它能够对实例进行正确的分类。
决策树学习的本质：从训练集中归纳出一组分类规则，或者说是由训练数据集估计条件概率模型。
决策树学习的损失函数：正则化的极大似然函数
决策树学习的测试：最小化损失函数
决策树学习的目标：在损失函数的意义下，选择最优决策树的问题。
数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。一个决策树包含三种类型的节点：
决策节点：通常用矩形框来表示
机会节点：通常用圆圈来表示
终结点：通常用三角形来表示
剪枝是决策树停止分支的方法之一，剪枝有分预先剪枝和后剪枝两种。预先剪枝是在树的生长过程中设定一个指标，当达到该指标时就停止生长，这样做容易产生“视界局限”，就是一旦停止分支，使得节点N成为叶节点，就断绝了其后继节点进行“好”的分支操作的任何可能性。不严格的说这些已停止的分支会误导学习算法，导致产生的树不纯度降差最大的地方过分靠近根节点。后剪枝中树首先要充分生长，直到叶节点都有最小的不纯度值为止，因而可以克服“视界局限”。然后对所有相邻的成对叶节点考虑是否消去它们，如果消去能引起令人满意的不纯度增长，那么执行消去，并令它们的公共父节点成为新的叶节点。这种“合并”叶节点的做法和节点分支的过程恰好相反，经过剪枝后叶节点常常会分布在很宽的层次上，树也变得非平衡。后剪枝技术的优点是克服了“视界局限”效应，而且无需保留部分样本用于交叉验证，所以可以充分利用全部训练集的信息。但后剪枝的计算量代价比预剪枝方法大得多，特别是在大样本集中，不过对于小样本的情况，后剪枝方法还是优于预剪枝方法的。
大数据知识点：
一、大数据概述：1.大数据及特点分析；2.大数据关健技术；3.大数据计算模式；4.大数据应用实例
二、大数据处理架构Hadoop：1.Hadoop项目结构；2.Hadoop安装与使用；3.Hadoop集群的部署与使用；4.Hadoop 代表性组件
三、分布式文件系统HDFS ：1.HDFS体系结构；2.HDFS存储；3.HDFS数据读写过程
四、分布式数据库HBase ：1.HBase访问接口；2.HBase数据类型；3.HBase实现原理；4.HBase运行机制；5.HBase应用
五、MapReduce ：1.MapReduce体系结构；2.MapReduce工作流程；3.资源管理调度框架YARN ；4.MapReduce应用
六、Spark ：1.Spark生态与运行架构；2.Spark SQL；3.Spark部署与应用方式
七、IPython Notebook运行Python Spark程序：1.Anaconda；2.IPython Notebook使用Spark；3.使用IPython Notebook在Hadoop YARN模式运行
八、Python Spark集成开发环境 ：1.Python Spark集成开发环境部署配置；2.Spark数据分析库MLlib的开发部署
九、Python Spark决策树二分类与多分类 ：1.决策树原理；2.大数据问题；3.决策树二分类；4.决策树多分类
十、Python Spark支持向量机 ：1.支持向量机SVM 原理与算法；2.Python Spark SVM程序设计
十一、Python Spark 贝叶斯模型 ：1.朴素贝叶斯模型原理；2.Python Spark贝叶斯模型程序设计
十二、Python Spark逻辑回归 ：1.逻辑回归原理；2.Python Spark逻辑回归程序设计
十三、Python Spark回归分析 ：1.大数据分析；2.数据集介绍；3.Python Spark回归程序设计
十四、Spark ML Pipeline 机器学习流程分类 ：1.机器学习流程组件：StringIndexer、OneHotEncoder、VectorAssembler等
2.使用Spark ML Pipeline 机器学习流程分类程序设计
十五、Python Spark 创建推荐引擎 ：1.推荐算法；2.推荐引擎大数据分析使用场景；3.推荐引擎设计
十六、项目实践：1.日志分析系统与日志挖掘项目实践；2.推荐系统项目实践
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